digitale-welt-und-gesundheit

Dieses Dokument ist Teil der Anfrage „Gutachten des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen

/ 51
PDF herunterladen
Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




                                                             35
39

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Es gibt zwei extreme Szenarien, die von der Informationskompetenz der Verbraucher
abhängen.
Im ersten Szenario kann die digitale Technik die Situation des unzureichend gebilde-
ten Verbrauchers im Vergleich zum Status quo ante verschlechtern. Ein Implantat
unter der Bauchdecke misst den Blutzuckerspiegel, ein Armband Blutdruck und Puls-
frequenz, und das Smartphone übermittelt diese und mehr Daten an einen Algorith-
mus. Per SMS werden Handlungsanweisungen an die Verbraucherin geschickt, und
falls sich ihre Gemütslage ungünstig entwickelt, hat dies ein Vita-Radio im WLAN-
Router durch das Bewegungsmuster bereits erkannt und spielt Musik, die die Ge-
mütslage möglichst günstig beeinflussen soll. Alle Daten werden an die private Kran-
kenversicherung übertragen, die eine personalisierte Prämie berechnet, und diese
auch an den Arbeitgeber übermittelt, der den Gesundheitszustand wegen einer mög-
lichen Beförderung kennen möchte. Kurzum: Der Mensch braucht nicht mehr denken
oder gar entscheiden, die Technik übernimmt beides. Diese Rundumversorgung
kann, muss aber nicht zum Besten der Verbraucherinnen sein, da die Algorithmen
nie frei von externen Interessen sein werden.
Im zweiten Szenario macht sich der gut gebildete Verbraucher durch gezielte Suche
im Netz, auf Basis qualitätsgesicherter Informationen, zum kompetenten Entscheider
in Gesundheitsfragen und weniger abhängig von seinem Arzt. In diesem Szenario
würde sich die hohe Anzahl von Arztbesuchen in Deutschland reduzieren – jeder
würde etwa verstehen, dass man wegen einer Erkältung nicht zum Arzt gehen muss
und gehen sollte. Weiterhin würde der Medikamentenverbrauch zurückgehen, da
Menschen den geringen Nutzen und die beträchtlichen Nebenwirkungen bestimmter
Medikamente erkennen würden. Damit würde sich auch die Patientensicherheit er-
höhen, da Übermedikation nach Herzkrankheiten und Krebs eine der häufigsten To-
desursachen ist. Als Konsequenz besserer Patientenexpertise würden sich auch
Überdiagnose und Überbehandlung reduzieren, und damit die Kosten des Gesund-
heitssystems deutlich verringert und die Gesundheit zugleich verbessert. Die not-
wendige Voraussetzung für dieses Autonomie-Szenario sind bestens informierte
Verbraucherinnen, die wissen wo man verlässliche Information findet.


Qualifizierte Information und Selbstbestimmung
Erleichtert die Digitalisierung die Information und Aufklärung von Verbrauchern und
ist sie insofern ein Mittel zur Verbesserung der Partizipationsmöglichkeiten von Pati-
enten?
Trotz der stark zunehmenden Suche im Netz wissen viele Menschen nicht, wo sie
verlässliche, also durch wissenschaftliche Untersuchungen gestützte Information fin-
den. Entsprechend zeigen Studien selbst bei häufiger Suche im Internet keine oder
kaum eine Verbesserung von Gesundheitswissen.172 Nutzer haben Schwierigkeiten,
Webseiten hinsichtlich der Qualität der Inhalte oder der hinter den Webseiten ste-
henden Interessen zu unterscheiden und einzuordnen.173 Und schneller Zugang zu
Gesundheitsinformation bringt wenig, wenn die Mehrzahl der Bürger nicht weiß und
auch schwer herausfinden kann, wo verlässliche Informationen zu erhalten sind.


172
    Vgl. Gigerenzer, G., Mata, J., & Frank, R. (2009). Public knowledge of benefits of breast and pros-
tate cancer screening in Europe. Journal of the National Cancer Institute, 101, 1216-1220.
173
    Honekamp, D. I. W., & Ostermann, H. (2009). Patienten bedarfsgerecht informieren. Prävention
und Gesundheitsförderung, 4(4), 227-234.


36
40

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




 Verbraucherinnen sind nicht nur mit einer verwirrenden Flut von Webseiten konfron-
tiert, sondern auch mit sehr unterschiedlicher Qualität der Informationen und wider-
sprüchlichen Empfehlungen. Möchte beispielsweise eine Frau wissen, ob Früher-
kennung von Eierstockkrebs mit Ultraschall mehr Nutzen als Schaden hat, erhält sie
etwa 39.000 Treffer in deutscher Sprache. Selbst wenn sie sich nur die Einträge auf
der ersten Seite durchliest, findet sie dort verwirrende Widersprüche: die einen raten
zum Screening, andere raten ab, und fast jeder Eintrag berichtet, je nach Zielrichtung
bzw. Interessenlage, unterschiedliche Statistiken. Eine Studie von über 10.000 Web-
seiten zeigte, dass im Bereich der Onkologie die Qualität der Informationen höchst
unterschiedlich ist und empfahl die Entwicklung von informativen, ethischen und zu-
verlässigen Webseiten sowie von Wegen, Patienten auf diese Seiten aufmerksam zu
machen.174
Eine Studie über „Operationen und Divertikel“ fand wissenschaftlich als gut bewerte-
te Informationen nur bei 37 % der Webseiten, während die große Mehrzahl die Risi-
ken der Operation nicht erwähnten, den zeitlichen Verlauf der postoperativen Folgen
nicht erklärten, oder einen Bias für die Operation hatten – insbesondere bei Websei-
ten von privaten Unternehmen mit kommerziellen Interessen.175
Eine Analyse der Webseiten der deutschsprachigen Krebsgesellschaften zeigte deut-
liche Unterschiede in der Qualität der Information über Krebsfrüherkennung, von
35 % Erfüllung der notwendigen Kriterien (Österreichische Krebshilfe) bis 82 %
(Deutsche Krebsgesellschaft).176
Die Mehrzahl der Webseiten verwendet darüber hinaus irreführende Statistiken in
der Patienteninformation, wie relative Risiken statt absoluter Risiken, ein Unterschied,
den die meisten Verbraucher nicht durchschauen.177 Diese Studien zeigen exempla-
risch, dass selbst im ersten Gesundheitsmarkt transparente Informationen für Ver-
braucherinnen nicht leicht zu finden sind. Das heißt gegenwärtig: die Digitalisierung
nützt hinsichtlich besserer Informations- und Entscheidungslage wenig – wenn sie
nicht gar schädlich ist, da die Digitalisierung das Ausmaß an „Informationsmüll“ ver-
größert hat.
Wie viele Verbraucher finden tatsächlich verlässliche Quellen? Viele Verbraucherin-
nen, selbst Ärzte, haben etwa noch nicht vom IQWIG (dem 2004 gegründeten Institut
für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen: https://www.iqwig.de/) oder
Cochrane gehört (http://www.cochranelibrary.com/), welche unabhängige evidenzba-
sierte Gesundheitsinformation im Netz zur Verfügung stellen. Anders als in Großbri-
tannien, Dänemark, Irland oder Indien – haben Verbraucher und Verbraucherinnen in
Deutschland auch keine solidarisch finanzierte Freischaltung für Cochrane. Entspre-
chend liegt derzeit die „Reichweite“ der Anbieter aus der Privatwirtschaft (Unterneh-
men, Medien, Verlage, Startups) bei 64 % aller webbasierten Kontakte mit Konsu-




174
    Lawrentschuk, N. et al (2012). Oncology health information quality on the Internet: a multilingual
evaluation. Ann Surg Oncol, 19, 706-13.
175
    Vgl. Yeung, T. M. et al. (2012). Assessment of the quality of patient-oriented Internet information on
surgery for diverticular disease. Dis Colon Rectum, 55, 85-89.
176
    Vgl. Hofmann, J. et al (2015). Vergleichende Evaluierung von Informationsprodukten zu Krebs-
screening der deutschsprachigen Krebs-Organisationen. Z. Evid. Fortbild. Qual. Gesundheitswesen.
177
    Gigerenzer, G. (2015). Simply rational: Decision making in the real world. New York: Oxford Uni-
versity Press.


                                                                                                       37
41

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




menten, während der Anteil von Universitäten, Instituten, Fachgesellschaften und
Behörden zusammen nur bei 2 % liegt.178
Die Webseite des IQWIG ist seit 2006 online und wurde als deutsches Äquivalent
zum britischen NICE geschaffen. Im Jahr 2013 hatte die Webseite im Durchschnitt
monatlich 260.000 Besucher.179 Etwa 40 Millionen Nutzende aus Deutschland haben
insgesamt das Internet als Quelle für Gesundheitsinformation benutzt. Das ergibt
einen geschätzten Anteil von 0,7 %, falls die gleichen Personen jeden Monat die
Webseite des IQWIG aufrufen, oder von 1,4 %, unter der realistischeren Annahme,
dass der Pool der regulären Besucher doppelt so hoch ist wie der monatliche Anteil.
Diese niedrige Zahl ist konsistent mit der relativen Unkenntnis der in Deutschland
ansässigen Nutzer, wie man verlässliche Webseiten erkennt180


IV Handlungsempfehlungen
Die Chancen der Digitalisierung können nicht verwirklicht werden, bevor zwei Vo-
raussetzungen geschaffen werden, die bisher nur teilweise erfüllt sind: Transparenz
und verlässliche (evidenzbasierte) qualitätsgesicherte Verbraucherinformation und
Stärkung der Alltagskompetenz der Verbraucherinnen. Dazu geben wir die folgenden
Empfehlungen:

Bereitstellung und klare Kennzeichnung verlässlicher und transparenter Ge-
sundheitsinformationen mittels e- und mHealth. Derzeit sind viele Verbraucher rat-
los, wo sie – überflutet von Tausenden kommerzieller Webseiten – verlässliche Ge-
sundheitsinformation finden könnten.181 Die Digitalisierung bietet erstmals die Chan-
ce, dieses Problem zu lösen, indem die Ergebnisse wissenschaftlicher Studien in
verständliche Sprache übersetzt und systematisch verbreitet werden. Solche Infor-
mation existiert derzeit verstreut im Netz (z. B. gesundheitsinformation.de vom
IQWIG; igel-monitor.de), ist aber den meisten Verbraucherinnen unbekannt und geht
in der Masse interessengeleiteter Webseiten unter.
Wir empfehlen der Regierung, ein (kleines) Institut einzurichten, das die vorhandene,
klar verständliche und evidenzbasierte Information über Nutzen und Schaden aller
wesentlichen Tests, Impfungen, Medikamente und Behandlungen im Netz und auf
mHealth-Technologien (wie Smartphones) allen Verbrauchern und sozialen Netz-
werken zur Verfügung stellt und Wege findet, diese auch der Mehrheit der Bevölke-
rung bekannt zu machen. Dies könnte in zwei bis vier Jahren geleistet werden und in
Form von sogenannten „Faktenboxen“ erfolgen, wie sie in Sektion 3507 des Patient
Protection and Affordable Care Acts (2010) vorgesehen und in Deutschland auf
aok.de gezeigt sind. Verbraucherinnen können dann in Sekunden und an jedem Ort
Information über den Nutzen und Schaden von Optionen in verständlicher Form ab-
rufen, die es bisher nur begrenzt und verteilt auf verschiedene Webseiten, deren
Qualität schwer einschätzbar ist, gibt.


178
    E Patient RSD GmbH (2014). DGM REPORT Basis 2014. Digitaler Gesundheitsmarkt Report. Der
Standardreport über den digitalen Gesundheitsmarkt (Deutschland, Österreich, Schweiz)
179
    Vgl. Friedrichsen, M. (2014). E-Patienten Studie 2014. Pressemappe.
180
    Zok, K. (2014). Unterschiede bei der Gesundheitskompetenz. Ergebnisse einer bundesweiten Re-
präsentativ-Umfrage unter gesetzlich Versicherten. WIdO monitor, 11(2), 1-12.
181
    van Deursen, A. J. (2012). Internet skill-related problems in accessing online health information.
International Journal of Medical Informatics, 81(1), 61-72.


38
42

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Diese Information kann durch ein Qualitätssiegel (z.B. durch das IQWIG) gekenn-
zeichnet werden. Zur Verbesserung der Effektivität der Informationen und nicht zu-
letzt zur Vertrauensbildung könnten moderierte Foren unter Einbezug von NGOs
nützlich sein.
Stärkung der Kompetenz. Die Chancen der Digitalisierung werden vergeben, wenn
man nicht zugleich die digitale Gesundheits-Kompetenz der Verbraucher stärkt.
eHealth braucht mehr denn je das Verständnis der Nutzenden im Hinblick auf die
Einschätzung von Risiken und Chancen wie der Wirksamkeit von Medikamenten und
Therapien. Studien zeigen übereinstimmend, dass wir diese Gesundheitskompetenz
in Deutschland nicht genügend haben und im internationalen Vergleich hinten lie-
gen.182 Risikokompetenz sollte schon in der Schule gelernt werden und lebenslang
begleitet werden. Damit ist kein Studium gemeint, sondern Kenntnis der wesentli-
chen Konzepte und Unterscheidungen von Risiko und Gefahr, zu wissen, wo man
verlässliche Information findet, und die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen. Er-
wachsenenbildung ist dringend notwendig; langfristig effektiver ist eine entsprechend
verbesserte Schulbildung. Ohne deutliche Steigerung ihrer Kompetenz sind viele
Verbraucherinnen und Verbraucher nicht in der Lage, nutzlose oder gar gesund-
heitsschädliche Produkte von qualitätsgeprüften Angeboten zu unterscheiden, insbe-
sondere im zweiten Gesundheitsmarkt. Kompetenz ist der Schlüssel zur Selbstbe-
stimmung anstelle von Überwachung und Kontrolle.
Datenschutz ernst nehmen. Es ist offensichtlich, dass Gesundheitsdaten höchst
sensibel sind und besonders gesichert werden sollten (Stichwort: Big Data). Der
Zweck und die Kriterien von Algorithmen sollten transparent gemacht werden, wenn
diese für die Entscheidungsfindung z. B. bei der Festlegung einer Therapie usw. ge-
nutzt werden. Nur so können betroffene Patienten dann auch Widerspruch einlegen.
Bei der Nutzung von Online-Diensten, Wearables, Smartphones und weiteren digita-
len Geräten sollten Verbraucherinnen das Recht haben, zu wissen, wer personenbe-
zogene Gesundheitsdaten verwertet. Außerdem müssten die Privatsphäre- und Da-
tenschutz-Einstellungen der Endgeräte im Sinne der Verbraucher eingestellt werden
können. Eine individuelle Diskriminierung von Versicherten und Patienten mit Hilfe
von „Big Data“ ist derzeit den solidarisch organisierten gesetzlichen Krankenversi-
cherungen verboten, und es sollte darauf geachtet werden, dass diese Solidarität
auch in der Zukunft bestehen bleibt und nicht der Individualisierung mittels Big Data
preis gegeben wird.




182
   Zok, K. (2014). Unterschiede bei der Gesundheitskompetenz. Ergebnisse einer bundesweiten Re-
präsentativ-Umfrage unter gesetzlich Versicherten. WIdO monitor, 11(2), 1-12.


                                                                                              39
43

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




V Literatur

Aguilar-Martínez, A., Solé-Sedeño, J. M., Mancebo-Moreno, G., Medina, F. X., Carreras-Collado, R.,
  & Saigí-Rubió, F. (2014). Use of mobile phones as a tool for weight loss: a systematic review.
  Journal of telemedicine and telecare, 20(6), 339-349.

AOK-Bundesverband und WIdO (2014). Pressemappe des AOK-Bundesverbandes und des Wissen-
  schaftlichen Instituts der AOK (WIdO) zur Veröffentlichung des AOK-Krankenhaus-Reports 2014
  am 21.1.2014: Klauber/Geraedts/Friedrich/Wasem (Hrsg.): Krankenhaus-Report 2014; Schwer-
  punkt: Patientensicherheit. Schattauer-Verlag (Stuttgart), ISBN-13: 978-3-7945-2972-8

Badura, B., Hart, D., Schellschmidt, H. (1999): Bürgerorientierung des Gesundheitswesens: Selbstbe-
  stimmung, Schutz und Beteiligung [Gutachten im Auftrag des Ministeriums für Arbeit, Gesundheit
  und Soziales des Landes Nordrhein-Westfalen], Baden- Baden.

Badura, B. (2004): Aktivierender Staat und aktive Bürgergesellschaft im deutschen Gesundheitswesen,
  Soz.-Präventivmed. 49, S. 152–160.

Baier, J. (2004). Informationsmanagement und -Recherche. In: Jähn KU, Nagel E (Hrsg) e-Health.
   Springer, Berlin Heidelberg New York.

Beivers, A. (2014). Was ist Gesundheit und wer soll sie erhalten? In: S. Harzog (Hg.). Betriebliche
   Gesundheitsförderung. Wiesbaden, S. 13 – 21.Bekker, H. L., Hewison, J., & Thornton, J. G. (2003).
   Understanding why decision aids work: linking process with outcome. Patient Education and Coun-
   seling, 50(3), 323-329.

Berwick, D. M., & Hackbarth, A. D. (2012). Eliminating waste in US health care. Jama, 307(14), 1513-
   1516.

Bilger, F., Gnahs, D., Hartmann, J., & Kuper, H. (Eds.). (2013). Weiterbildungsverhalten in Deutsch-
land: Resultate des Adult Education Survey 2012. Gütersloh: Bertelsmann.

BinDhim, N. F., Freeman, B., & Trevena, L. (2015). Pro-smoking apps: where, how and who are most
   at risk. Tobacco Control, 24(2), 159-161.

BinDhim, N. F., Naicker, S., Freeman, B., McGeechan, K., & Trevena, L. (2014). Apps Promoting Illicit
   Drugs - A Need for Tighter Regulation?. Journal of Consumer Health On the Internet, 18(1), 31-43.

Braun, B., & Marstedt, G. (2014). Partizipative Entscheidungsfindung beim Arzt: Anspruch und Wirk-
   lichkeit. In: Böcken J, Braun B, Meierjürgen R (Hrsg.), Gesundheitsmonitor 2014, 107–131.

Briesen, D. (2010). Das gesunde Leben. Ernährung und Gesundheit seit dem 18. Jahrhundert, Frank-
   furt am Main

Chassin, M. R., & Galvin, R. W. (1998). The urgent need to improve health care quality: Institute of
  Medicine National Roundtable on Health Care Quality. Jama, 280, 11, 1000-1005.

Chou, R., Croswell, J. M., Dana, T., Bougatsos, C., Blazina, I., Fu, R.,... & Rugge, J. B. (2011).
  Screening for prostate cancer: a review of the evidence for the US Preventive Services Task Force.
  Annals of Internal Medicine, 155(11), 762-771.

Christl, W. (2014): Kommerzielle digitale Überwachung im Alltag. Erfassung, Verknüpfung und Ver-
  wertung persönlicher Daten im Zeitalter von Big Data: Internationale Trends, Risiken und Heraus-
  forderungen anhand ausgewählter Problemfelder und Beispiele.; Studie im Auftrag der Bundesar-
  beitskammer, Wien

Couzin-Frankel, J. (2015). Trust me, I’m a Medical Researcher. Science, 347(6221), 501-503.




40
44

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Dayer, L., Heldenbrand, S., Anderson, P., Gubbins, P. O., & Martin, B. C. (2013). Smartphone medi-
  cation adherence apps: potential benefits to patients and providers. Journal of the American Phar-
  macists Association: JAPhA, 53(2), 172.

Deutsche Gesellschaft für Medizinrecht (2001). „Einbecker Empfehlungen“ zu Rechtsfragen der Tele-
  medizin. In C. Dierks, H. Feussner & A. Wienke (Hrsg.), Rechtsfragen der Telemedizin, S. 133-136,
  Springer: Berlin Heidelberg.Deutscher Ethikrat (2015). Die Vermessung des Menschen – Big Data
  und Gesundheit. Jahrestagung des Deutschen Ethikrats (21. Mai 2015). Simultanmitschrift

Dierks, C. (2006). Gesundheits-Telematik: Rechtliche Antworten. Datenschutz und Datensicherheit-
   DuD, 30, 142-147.Donker, T., Petrie, K., Proudfoot, J., Clarke, J., Birch, M. R., & Christensen, H.
   (2013). Smartphones for smarter delivery of mental health programs: a systematic review. Journal
   of Medical Internet Research, 15(11), e247.

E Patient RSD GmbH (2014). DGM REPORT Basis 2014. Digitaler Gesundheitsmarkt Report. Der
  Standardreport über den digitalen Gesundheitsmarkt (Deutschland, Österreich, Schweiz)

E Patient RSD GmbH (2015). 4. Nationaler EPatient Survey 2015. Die Internetnutzung von Patienten
   und deren Auswirkungen auf ihre Therapie und den Gesundheitsmarkt. Berlin.

Etgeton, S. (2009a): Konsumentensouveränität im Gesundheitswesen – Anforderungen an die Ge-
   sundheits- und Verbraucherpolitik. In Klusen, N., Fließgarten, A., Nebling, T. (Hg.). Informiert und
   selbstbestimmt, Baden-Baden, S. 241 – 26.

Etzioni, R., Cha, R., Feuer, E. J., & Davidov, O. (1998). Asymptomatic incidence and duration of pros-
   tate cancer. American Journal of Epidemiology, 148(8), 775-785.

Europäische Kommission (2014) Flash Eurobarometer 404 „European citizens’ digital health literacy“

Europäische Kommission (2014). GRÜNBUCH über Mobile-Health-Dienste („mHealth“). {SWD(2014)
   135 final}

Ewert, B. (2013). Vom Patienten zum Konsumenten? Nutzerbeteiligung und Nutzeridentitäten im Ge-
  sundheitswesen. Wiesbaden

Fisher, E., Law, E., Palermo, T. M., & Eccleston, C. (2015). Psychological therapies (remotely deliv-
   ered) for the management of chronic and recurrent pain in children and adolescents. Cochrane Da-
   tabase of Systematic Reviews, Issue 3. Art. No.: CD011118.

Fittkau & Maas Consulting GmbH (2015). Pressemitteilung “Fitness-Apps von jedem 3. Smartphone-
    User genutzt”

Fleming, S., Barsdorf, A. I., Howry, C., O’Gorman, H., & Coons, S. J. (2015). Optimizing Electronic
   Capture of Clinical Outcome Assessment Data in Clinical Trials The Case of Patient-Reported
   Endpoints. Therapeutic Innovation & Regulatory Science, 49(6), 797-804.

FAZ. (2015) Google sichert sich tausende Patientendaten. Frankfurter Allgemeine Zeitung vom
  02.09.2015, (203) S. 19

FA.Z (2015). Digitale Wirtschaftsspionage bedroht Unternehmen. Frankfurter Allgemeine Zeitung vom
   17.04.2015, (89) S. 20

Gauthier, T. (2014) Die Medizin bleibt eine Kunst. Datenbasierte, präventive Medizin – Chancen und
  Gefahren von Big und Open Data. Datamaster 1-14, S.18-21

Georgieff, P. (2008). Ambient Assisted Living. Marktpotenziale IT-unterstützter Pflege für ein selbstbe-
  stimmtes Altern. Fazit-Schriftenreihe Bd. 17. Hg. V.MFG Stiftung Baden-Württemberg

Gibney, E. (2015). The Body Electric. Researchers want to wire the human body with sensors that
   could harvest reams of data – and transform health care. Nature, 528(7580), 26 – 28.



                                                                                                     41
45

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Gigerenzer, G., Mata, J., & Frank, R. (2009). Public knowledge of benefits of breast and prostate can-
   cer screening in Europe. Journal of the National Cancer Institute, 101, 1216 – 1220.

Gigerenzer, G. (2015). Simply rational: Decision making in the real world. New York: Oxford University
   Press.

Grabar, E. (2015). Unter Kontrolle. Süddeutsche Zeitung vom 12.12.2015.S. 38 – 39.

Greß, St., Höppner, K., Marstedt, G., Rothgang, H., Tamm, M., Wasem, J. (2008): Kassenwechsel als
   Mechanismus zur Durchsetzung von Versicherteninteressen. In: Braun, B., Greß, St., Rothgang, H.,
   Wasem, J. (Hg.): Einfluss nehmen oder aussteigen. Theorie und Praxis von Kassenwechsel und
   Selbstverwaltung in der Gesetzlichen Krankenversicherung, Berlin, S. 19 – 89.

Grote-Westrick, M., Zich, K., Klemperer, D., Schwenk, U., Nolting, H.-D., Deckenbach, B., et al. (2015).
   Faktencheck Gesundheit: Regionale Unterschiede in der Gesundheitsversorgung im Zeitvergleich:
   Bertelsmann Stiftung.

Guinney, J., Dienstmann, R., Wang, X., de Reyniès, A., Schlicker, A., Soneson, C.,... & Bot, B. M.
  (2015, Oct 12). The consensus molecular subtypes of colorectal cancer. Nature Medicine.

GVG (Gesellschaft für Versicherungswissenschaft und –gestaltung) (Hg.) (2015). Versorgung 2030 –
  eHealth, mHealth, Telemedizin, Köln.

Häußler, A. (2015). Lässt sich Gesundheit lehren? In: Haushalt in Bildung und Forschung 4,2, S. 31 –
  42.

Hahn, D. (2010). Prinzip Selbstverantwortung? Eine Gesundheit für alle? In: Jahrbuch für Kritische
  Medizin und Gesundheitswissenschaften: Verantwortung – Schuld – Sühne. 46, S. 29 – 50.

Hansen, C. (2012). Software Assistance for Preoperative Risk Assessment and Intraoperative Support
  in Liver Resection Surgery (Doctoral dissertation, Department of Computer Science, University of
  Magdeburg, Germany).

Herbst, B., & Kortmann, H. R. (2007). MRSA-Infektion–eine moderne Pest?. Trauma und Berufs-
  krankheit, 9(3), S281-S289.

Hoefert, H.-W., C. Klotter (2011). Gesunde Lebensführung – kritische Analyse eines populären Kon-
  zepts, Bern, Göttingen.

Hofmann, J. et al (2015). Vergleichende Evaluierung von Informationsprodukten zu Krebsscreening
   der deutschsprachigen Krebs-Organisationen. Z. Evid. Fortbild. Qual. Gesundheitswesen.

Honekamp, D. I. W., & Ostermann, H. (2009). Patienten bedarfsgerecht informieren. Prävention und
  Gesundheitsförderung, 4(4), 227-234.

Huckvale, K., Adomaviciute, S., Leow, M., & Car, J. (2015). Smartphone apps for calculating insulin
  dose: a systematic assessment. BMC Medicine, 13(1), 106-115.

Kartte, J./Neumann, K. (2011): Weltweite Gesundheitswirtschaft – Chancen für Deutschland. Studie
   im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie, Studie von Roland Berger
   Strategy Consultants, München: Amsterdam.

Kelders, S., J. Van Gemert-Pijnen, A. Werkman, N. Nijland, E. Seydel (2011). Effectiveness of a Web-
   based intervention aimed at healthy dietary and physical activity behavior: a randomized controlled
   trial about users and usage. J Med Internet Res. 2011;13(2)

Kickbusch, I. (2006). Die Gesundheitsgesellschaft. Gamburg

Klemperer, D. (2009). Interessenkonflikte der Selbsthilfe durch Pharma-Sponsoring. Bundesgesund-
   heitsblatt, 52(1), 71-76.



42
46

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Klinkhammer-Schalke, M., Gerken, M., Barlag, H., & Tillack, A. (2015). Was können Klinische Krebs-
    register in Zukunft für die bevölkerungsbezogene Umsetzung evidenzbasierter Leitlinien leisten?.
    Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 109(6), 452-458.

Kurscheid, C., Beivers, A. (2012). Vernetzte Versorgung – Modell für die Gesundheitsversorgung im
   demografischen Wandel. In W. Hellmann (Hg.). Handbuch Integrierte Versorgung, Strategien Kon-
   zepte Praxis, 38. Aktualisierung. Heidelberg.

Lazarou, J., Pomeranz, B. H., & Corey, P. N. (1998). Incidence of adverse drug reactions in hospital-
   ized patients: a meta-analysis of prospective studies. Jama, 279(15), 1200-1205

Lawrentschuk, N. et al (2012). Oncology health information quality on the Internet: a multilingual eval-
  uation. Ann Surg Oncol, 19, 706-13.

Martin, S., Kelly, G., Kernohan, W. G., McCreight, B., & Nugent, C. (2008). Smart home technologies
  for health and social care support. Cochrane Database Syst Rev, 4.Neubauer, G. (2007). Auswir-
  kungen der demographischen Veränderungen auf die Gesundheitsversorgung in Deutschland. In X.
  Feng, A. Popescu (Hg.). Infrastrukturprobleme bei Bevölkerungsrückgang. Berlin S. 233 – 251.

Müller, M. (2003). Risikomanagement und Sicherheitsstrategien der Luftfahrt–ein Vorbild für die Medi-
  zin?. Z. Allg. Med, 79, 339-344.

Ong, M. S., & Mandl, K. D. (2015). National Expenditure For False-Positive Mammograms And Breast
  Cancer Overdiagnoses Estimated At $4 Billion A Year. Health Affairs, 34(4), 576-583.

PricewaterhouseCoopers (2014). “Healthcare delivery of the future: How digital technology can bridge
   time and distance between clinicians and consumers”

Psychonomics/YouGov AG (2009). Health Care Monitoring 2009

Psychonomics AG/YouGov (2014). Pressemitteilung YouGov-Studie „Quantified Health“

Raacke, G. (2014). Wer früher stirbt, ist selber schuld! Ein kritischer Blick auf das aktuelle Gesund-
  heitsregime. Haushalt in Bildung & Forschung, 3(4), 69 – 79.

Roland Berger Strategy Consultants. Weltweite Gesundheitswirtschaft (2011). E-Health. Wachstums-
   perspektiven für die Telekommunikationsbranche (2009)

Schachinger, A. (2014). Der digitale Patient. Analyse eines neuen Phänomens der partizipativen Ver-
  netzung und Kollaboration von Patienten im Internet. Nomos Verlagsgesellschaft, Baden-Baden.

Schaub, F., St. Dietzel, B. Bako, B. Könings, E. Schoch, B. Wiedersheim, M. Weber (Hg.) (2010).
  Proceedings of the Seminar Research Trends in Media Informatics, 12–13 February, 2010

Scott, K., Richards, D., & Adhikari, R. (2015). A Review and Comparative Analysis of Security Risks
  and Safety Measures of Mobile Health Apps. Australasian Journal of Information Systems, 19.

Starfield, B. (2000). Is US health really the best in the world?. Jama, 284(4), 483-485.

Statistisches Bundesamt: www.destatis.de, Online-Datenbank,                      13.    koordinierte   Bevölke-
   rungsvorausberechnung: Bevölkerung Deutschlands bis 2060

Statistisches Bundesamt (2015). Pressemitteilung vom 14. April 2015 – 132/15

Stürzlinger, H., Hiebinger, C., Pertl, D., & Traurig, P. (2009). Computerized Physician Order Entry-
   Wirksamkeit und Effizienz elektronischer Arzneimittelverordnung mit Entscheidungsunterstüt-
   zungssystemen. Schriftenreihe Health Technology Assessment, Bd. 86.

Taylor-Adams, S., & Vincent, C. (2004). Systems analysis of clinical incidents. The London Protocol.
  Clinical Safety Research Unit, Imperial College London UK.



                                                                                                            43
47

Gerd Gigerenzer, Kirsten Schlegel-Matthies, Gert G. Wagner




Thürmann, P. A., Holt-Noreiks, S., Nink, K., & Zawinel, A. (2012). Arzneimittelversorgung älterer Pati-
  enten. Versorgungs-Report, 111-130.

Yeung, T. M. et al. (2012). Assessment of the quality of patient-oriented Internet information on sur-
  gery for diverticular disease. Dis Colon Rectum, 55, 85-89.

van Deursen, A. J. (2012). Internet skill-related problems in accessing online health information. Inter-
national Journal of Medical Informatics, 81(1), 61-72

Verband der Privaten Krankenversicherung e.V. (2013). Zahlenbericht der Privaten Kranken-
   versicherung 2013

Voßhoff, A., Raum, B., & Ernestus, W. (2015). Telematik im Gesundheitswesen. Bundesgesundheits-
  blatt, 58(10), 1094-1100.

Wegwarth, O., Schwartz, L. M., Woloshin, S., Gaissmaier, W., & Gigerenzer. G. (2012). Do physicians
  understand cancer screening statistics? A national survey of primary care physicians. Annals of In-
  ternal Medicine, 156, 340–349.

Weiß, C., Lutze, M., Compagna, D., Braeseke, G., Richter, T., & Merda, M. (2013). Abschlussbericht
  zur Studie Unterstützung Pflegebedürftiger durch technische Assistenzsysteme. Berlin: Bundesmi-
  nisterium für Gesundheit.

Welch, H. G., & Black, W. C. (2010). Overdiagnosis in cancer. Journal of the National Cancer Institute,
  102(9), 605-613.

Weltgesundheitsorganisation (WHO) (2011). mHealth. New horizons for health through mobile tech-
  nologies, Global Observatory for eHealth series – Volume 3

Weyer, J. (1997). Die Risiken der Automationsarbeit: Mensch-Maschine-Interaktion und Störfallma-
  nagement in hochautomatisierten Verkehrsflugzeugen. Zeitschrift für Soziologie, 239-257.

White, S. E. (2014). A review of big data in health care: challenges and opportunities. Open Access
  Bioinformatics, 6.

Williams, L., Jones, W., Elwyn, G., & Edwards, A. (2008). Interactive patient decision aids for women
   facing genetic testing for familial breast cancer: a systematic web and literature review. Journal of
   Evaluation in Clinical Practice, 14(1), 70-74.

Wolf, J. A., Moreau, J. F., Akilov, O., Patton, T., English, J. C., Ho, J., & Ferris, L. K. (2013). Diagnos-
  tic inaccuracy of smartphone applications for melanoma detection. JAMA Dermatology, 149(4),
  422-426.

Wolf, M., Krause, J., Carney, P. A., Bogart, A., & Kurvers, R. H. (2015). Collective Intelligence Meets
  Medical Decision-Making: The Collective Outperforms the Best Radiologist. PloS one, 10(8),
  e0134269.

Zok, K. (2014). Unterschiede bei der Gesundheitskompetenz. Ergebnisse einer bundesweiten Re-
  präsentativ-Umfrage unter gesetzlich Versicherten. WIdO monitor, 11(2), 1-12.




44
48

Zur nächsten Seite